python实现svm多分类 python必背函数？

python必背函数？

1. 函数：Print string

2。函数：计算字符长度

3。Format（12.3654，“6.2F”/“0.3%”）函数：实现格式化输出

4。函数：query object Type

5。Int（）函数，float（）函数，str（）函数：类型转换

6。Import（）函数：Import library

7。3**4:3的4次方

8。打开（）。Write（）函数：Write file

9 def function Name（参数）：自定义函数

10随机.randint（）函数：生成随机数

11。函数的作用是：返回一个从1到100的列表并打印

12。Lower（）函数：将数据改为小写

13。函数：将数据改为大写

14。启动开关功能：判断是否用s

15打开。函数：在3-1位置前插入数据

16 List（）函数：将字符串转换为List

17。Del list[2]函数：删除第二个数据元素

18。Remove（“ha”）函数：删除原始数据中的“ha”元素

19。Eval：计算Python表达式

根据您的数据量和样本量，不同的样本量和特征数据量适用于不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您！

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